我对机器学习真的不太了解。我刚刚下载了tensorflow sharp插件以实现统一，并在经过预训练的yolov2模型上进行了尝试。现在，我想训练自己的模型来检测某种物体。
我真的感觉像个外星人。我该怎么办？我需要学习'tensorflow'吗？ “用张量流训练yolov2”的真正含义是什么？
我在这里找到了一篇不错的文章：https://timebutt.github.io/static/how-to-train-yolov2-to-detect-custom-objects/
但是，如果我没记错的话，它使用暗网而不是张量流进行训练。所以我想我不能将输出与tensorflowsharp插件一起使用。我找不到有关该主题的任何直接教程。任何帮助将不胜感激..
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好的。对于像我这样的新手，这是您要做的：
用Darknet编写的YoloV2算法。 Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架。如果您想将YoloV2与unity tensorflowsharp插件一起使用，则需要YoloV2的Tensorflow实现。
还有darkflow。 （Darknet + Tensorflow = Darkflow。有趣吗？）完成了这项工作。因此，这是训练您自己的yolov2算法以与tensorflow结合使用时应做的概述：
1-）使用tensorflow安装anaconda和python环境 2-）从github下载darkflow 3-）使用Darkflow训练yolov2 4-）将训练文件转换为.pb，然后转换为.bytes 5-）在tensorflowsharp中使用.bytes
对于前3个步骤，我强烈建议从该视频开始的视频系列：https://www.youtube.com/watch?v=PyjBd7IDYZs
希望有帮助。遇到困难时，请随时发表评论。